DOE 確認實驗：找到最佳參數後，還差最後一步

情境

田口法找到最佳參數：料溫 220°C、射速中等、保壓 60%。預測強度 = 48.5 N，目前製程是 42.3 N，改善幅度很漂亮。

主管看了說：「好，就照這個設定量產。」

你應該先說：「等一下，我們要先跑確認實驗。」

DOE 的結論是從有限數量的實驗點推算出來的預測值，不是量產保證。確認實驗回答的問題是：

「在最佳參數下，實際跑出來的結果和 DOE 預測值一致嗎？」

如果不一致，代表：

有交互作用沒有被 DOE 捕捉到

有重要的噪音因子（環境、操作員、批次）影響

DOE 的實驗範圍不夠準確

Step 1：在最佳參數下跑 3-5 次重複實驗

不要只跑 1 次。製程本身有變異，1 次可能剛好好或剛好不好。

Step 2：計算確認實驗的平均值和信賴區間

確認區間（CI）的計算需要用到 DOE 的誤差估計：

CI = ŷ ± t × √(MSₑ × (1/nₑff + 1/nconfirm))

其中 nₑff 是有效重複數，由 DOE 的設計計算。

Step 3：判斷預測值是否落在確認實驗的信賴區間內

✅ 預測值落在 CI 內：DOE 結論可信，可以進入量產

❌ 預測值不在 CI 內：需要重新檢視 DOE，找出遺漏的因子

通過（預測值在 CI 內）：

DOE 模型可靠

可以依最佳參數制定新 SOP

進入 DMAIC 的 Control 階段

不通過（預測值不在 CI 內）：

不要氣餒，代表你發現了新資訊：

可能有交互作用：考慮做全因子實驗

可能有噪音因子：用 S/N 比方法重新設計

可能實驗執行有問題：確認每次實驗的環境條件一致

錯誤後果跳過確認實驗直接量產量產後才發現 DOE 結論不可靠只跑 1 次確認無法區分改善效果和隨機變異確認實驗條件和 DOE 不同結論不可比較確認失敗就放棄 DOE錯失了發現新問題的機會

確認實驗是 Improve 階段的最後步驟，在進入 Control 之前的必要關卡。它是從「實驗室發現」到「工廠可執行」的橋樑。

「DOE 找到的最佳解是地圖上的目的地，確認實驗才是確認路真的通的那一步。沒有確認就量產，是把地圖當現實。」